Проблемы автоматизированного распознавания разрывов морского льда Арктики.

Крупные разрывы в арктическом морском льду оказывают серьезное влияние на навигационную обстановку вдоль трасс Северного морского пути. Существуют методы обнаружения и выделения разрывов морского льда в оптическом, радарном и инфракрасном диапазонах [1,2,3]. Наиболее распространённые проблемы, с которыми сталкивались авторы предыдущих исследований — это спектральная неоднозначность снега и облаков, неоднозначность смешанных пикселей, путаница с замёрзшими разводьями и слабый тепловой контраст. В инфракрасных данных VIIRS (каналы I4 и I5) точной маски облачности нет, поэтому на таких участках формируются ложные разрывы, а на границах облачности обрываются реальные линии.
Распространенной проблемой при обнаружении и векторизации разрывов морского льда на изображении часто является сложность создания оптимальных векторов. При объединении векторов необходимо выбрать угол поворота между двумя несвязанными линиями разрывов, а также место соединений, где сходятся несколько линий. Другой распространенный проблемой является то, что из-за облачности или отсутствия доступных изображений, на снимке может быть не видно больших разрывов. Для ориентации нескольких линий критически важен выбор узловых точек соединения трещины. Кроме того, длинные разрывы протяжённостью от сотен до тысяч километров необходимо отделять от мелких трещин.
На снимках крупного масштаба можно различить следующие дешифровочные признаки разрывов морского льда: крестообразные пересечения, волнообразный рисунок и параллельность линий.
В докладе представлены проблемы, которые наиболее часто встречаются при распознавании разрывов морского льда Арктики. Также в качестве первичного результата обучена свёрточная нейронная сеть U-Net.